朱贵富
- 作品数：24 被引量：30H指数：3
- 供职机构：昆明理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程电子电信航空宇航科学技术更多>>
- 基于VMD和优化CNN⁃GRU的锂电池剩余使用寿命间接预测
- 2024年
- 准确预测锂电池的剩余使用寿命(RUL)对降低电池使用风险有着至关重要的作用。为了解决电池容量在实际应用中不易获得以及单一门控循环神经网络(GRU)不能有效提取数据间的深层特征等问题,提出一种基于间接健康因子的混合神经网络模型,即融合变分模态分解(VMD)、一维卷积神经网络(1D‐CNN)和麻雀搜索算法(SSA)优化GRU的组合剩余使用寿命预测模型。采用NASA数据集验证所提模型的有效性,实验结果表明,相比于GRU、VMD‐GRU、VMD‐SSA‐GRU,所提模型具有较高的预测精度与更快的运行速度,可以应用于锂电池RUL预测。
- 徐达王海瑞朱贵富
- 关键词：锂电池
- 无人机远程通信高密度集成电磁干扰抑制技术
- 2024年
- 在高密度集成电磁干扰环境中,为增强无人机远程通信的信息可靠性与有效性,文中研究无人机远程通信高密度集成电磁干扰抑制技术。估算无人机远程通信网络中高密度集成电磁干扰信号能量,并通过自适应波束形成实现电磁干扰抑制。在入射信号动态变化时,自适应调节权重系数,形成高密度集成电磁干扰信号抑制波束,并引入基于相位补偿的抗扰波束指向优化控制方法,来控制频率跳变对电磁干扰信号抗扰波束指向的负面影响,优化电磁干扰抑制效果。测试结果显示,使用此技术后,无人机远程通信网络的信息传输误比特率从0.1降为0.02,信息可靠性与有效性得到了提升。
- 程佳敏李亚朱贵富
- 关键词：无人机远程通信电磁干扰抑制自适应波束形成波束指向
- 分块DPCM与5/3整数小波变换结合的天文图像无损压缩被引量：1
- 2011年
- 针对海量的天文图像数据与有限的存储空间和带宽资源之间矛盾日益突出这一问题,提出一种无损压缩方法,首先将超大天文图像分块,再使用差分脉冲编码调制和5/3整数小波变换,最后使用霍夫曼算法编码。对该方法的原理和具体实现做了详细的分析与介绍,通过实验验证该方法比天文中常用的tar、PKZip、WinZip、WinRar软件在压缩比上分别提高了30%、29%、26%、2%,压缩速度远大于WinZip和WinRar;且该算法实现简单,适合硬件实现和利于并行处理。
- 朱贵富邓辉王锋季凯帆
- 关键词：图像分块
- 基于MIC特征提取与BO-CatBoost的航空发动机RUL预测
- 2024年
- 针对航空发动机传感器监测的退化参数提取困难,易受噪声干扰及发动机剩余使用寿命预测精度不足等问题,利用最大信息系数、贝叶斯优化算法和类别特征梯度提升算法,提出了一种新的发动机剩余使用寿命预测模型。首先,为有效解决特征提取不足的问题,对采集的传感器历史监测特征进行最大信息系数相关性计算,提取出对发动机寿命运行周期影响较大的关键退化特征。其次,为解决剩余使用寿命预测中的梯度偏差及预测偏移问题,使用基于贝叶斯优化的类别特征梯度提升方法对航空发动机进行剩余使用寿命预测。最后,在美国航空航天局提供的商用模块化航空推进系统仿真数据集上进行实验,结果表明所提预测方法的性能较好,验证了该方法的有效性。
- 李东君李亚李东文朱贵富
- 关键词：航空发动机MIC
- 天文图像无损压缩算法研究与实现
- 随着CCD技术的进步和发展,天文图像越来越大,海量的天文图像数据给存储和网络传输带来巨大压力,由于天文图像包含的大量精细信息对天文研究相当宝贵,因此需要对它们进行无损压缩。目前天文图像的无损压缩大都采用通用的压缩软件,效...
- 朱贵富
- 关键词：DPCM整数小波变换分块
- 文献传递
- 高校慕课教学效果的统计分析被引量：7
- 2020年
- 针对慕课教学成绩进行统计分析,并以某高校程序设计慕课课程的学生成绩为例,对慕课成绩、机考成绩与学生综合成绩的相关性进行实证研究,将数据变化规律可视化,提供相关慕课教学改革的建议。
- 杨荣泰张晓丽杨春尧方娇莉朱贵富
- 关键词：程序设计课程
- 改进1D-CNN和LSTM的涡扇发动机剩余寿命预测
- 2023年
- 针对单一深度学习网络对涡扇发动机退化特征提取不足、超参数选择困难的问题,提出一种改进一维卷积神经网络(1-Dimensional Convolutional Neural Network,1D-CNN)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的涡扇发动机剩余寿命预测方法。首先,利用相关性、单调性和离散性一系列评价指标对涡扇发动机的多维传感器特征参数进行评价和选择,将综合评价指标高的优选特征参数作为1D-CNN的原始输入特征;然后,通过改进激活函数和Dropout函数来提升1D-CNN的特征提取能力,构建表征发动机退化趋势的一维复合健康指标;最后,利用贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO)的LSTM挖掘一维复合健康指标的时间特征,并实现剩余寿命预测。为验证此方法的预测效果,采用美国国家航空航天局提供的涡扇发动机退化数据集进行剩余寿命预测,实验的均方根误差为14.0402,评分函数值为314.6078。结果表明:相比于单一深度学习方法和传统机器学习方法,该方法不仅能获得较高的剩余寿命预测精度,还能有效解决深度学习模型超参数选择困难的问题。
- 李路云王海瑞朱贵富
- 关键词：涡扇发动机
- 基于边界反射效应控制的Lamb波损伤定位算法研究
- 2023年
- 基于Lamb波开展薄板损伤定位的实验研究,通过对称相消与合理布置STMR阵列的方法,最终消除边界反射效应对损伤定位结果的影响。仿真结果表明,基于对称相消方法改进的矩形STMR阵列相比传统STMR阵列在损伤定位方面更加精确;在穿透性损伤定位方面,误差缩小了62.5%;在凹陷损伤方面误差缩小了22.8%;在距离薄板边界较近的损伤时,误差缩小了50%,消除了传统诊断技术的检测盲区,实现了对于靠近结构边界附近损伤和缺陷的准确识别检测,具有较好的工程应用前景。
- 李骏明王海瑞朱贵富
- 关键词：LAMB波
- 基于统一注意力融合网络的耕地变化检测
- 2023年
- 为了快速摸清农村乱占耕地建房底数,实现对侵占耕地房屋的检测,提出了一种统一注意力融合网络(Unified Attention Fusion Network)用于农村占用耕地建房识别。为了解决不同时相遥感影像特征相互影响的问题,首先使用孪生网络代替VGG16网络进行特征提取。其次,为了在增大网络感受野并获取更多多尺度信息的前提下减小网络模型大小,在编码阶段最底层使用了简易金字塔池化(Simple Pyramid Pooling Module,SPPM);在解码阶段,为了提高分割精度,突出有用特征,提高边缘分割精度,使用统一注意力融合模块(Unified Attention Fusion Module,UAFM)替换原始的上采样部分进行解码,获取变化检测结果。网络在占用耕地建房数据集上进行了训练和测试。实验结果表明,统一注意力融合网络在测试集上准确率(Accuracy)达到98.82%、精确率(Precision)达到89.69%、召回率(Recall)达到82.14%、F1分数(F1 Score)达到85.74%,能够快速识别不同尺度的疑似占用耕地的违建房屋,为农村乱占耕地建房整治工作提供一种技术检测方法。
- 李滔王海瑞朱贵富
- 关键词：遥感影像变化检测建筑物检测
- 融合翻转课堂和对分课堂的智慧教学研究与实践被引量：8
- 2020年
- 从高校课堂实践出发,提出融合翻转课堂和对分课堂的智慧教学模式,对比融合两种课堂形成的智慧课堂相较于传统课堂的优势特色,总结两种课堂教学模式的融合方式,以昆明理工大学计算机科学与技术专业大一学生的限选课程Web设计技术为例,介绍融合翻转课堂和对分课堂的智慧教学实践,最后分析部分学生不适应融合教学模式的原因并提出建议和展望。
- 张晓丽朱贵富梁波许蔚方娇莉
- 关键词：智慧课堂
